首先，阅读原文。

其次，使用dir()函数。

你可以在shell中使用dir()列出对象的属性:

>>> dir(object())
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']

当然，还有inspect模块:http://docs.python.org/library/inspect.html#module-inspect

"""Visit http://diveintopython.net/"""

__author__ = "Mark Pilgrim (mark@diveintopython.org)"


def info(object, spacing=10, collapse=1):
    """Print methods and doc strings.

    Takes module, class, list, dictionary, or string."""
    methodList = [e for e in dir(object) if callable(getattr(object, e))]
    processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)
    print "\n".join(["%s %s" %
                     (method.ljust(spacing),
                      processFunc(str(getattr(object, method).__doc__)))
                     for method in methodList])

if __name__ == "__main__":
    print help.__doc__

Python有一组强大的自省特性。

看看下面的内置函数:

(型) dir () (id) getattr () hasattr () globals () locals () callable ()

Type()和dir()分别对于检查对象的类型及其属性集特别有用。

此外，如果您想查看列表和字典内部，可以使用pprint()

Pprint和dir一起工作效果很好

如果您想查看参数和方法，就像其他人指出的那样，可以使用pprint或dir()

如果您想查看内容的实际值，可以这样做

object.__dict__

如果这是为了探究发生了什么，我建议查看IPython。这增加了获取对象文档、属性甚至源代码的各种快捷方式。例如，在函数后附加一个"?"将为对象提供帮助(有效地为"help(obj)"提供快捷方式)，而使用两个"?" ("func??")将在可用时显示源代码。

还有很多额外的便利，如制表符补全、结果打印、结果历史记录等，这对于这种探索性编程非常方便。

对于内省的更多编程使用，基本的内置程序，如dir()， vars()， getattr等将是有用的，但值得您花时间检查inspect模块。要获取一个函数的源，使用inspect。例如，将其应用到自身:

>>> print inspect.getsource(inspect.getsource)
def getsource(object):
    """Return the text of the source code for an object.

    The argument may be a module, class, method, function, traceback, frame,
    or code object.  The source code is returned as a single string.  An
    IOError is raised if the source code cannot be retrieved."""
    lines, lnum = getsourcelines(object)
    return string.join(lines, '')

检查。如果处理包装或操作函数，Getargspec通常也很有用，因为它将给出函数参数的名称和默认值。

object.__dict__

其他人已经提到了dir()内置，这听起来像是您正在寻找的，但这里有另一个很好的提示。许多库——包括大多数标准库——都是以源代码形式发布的。这意味着您可以很容易地直接阅读源代码。诀窍在于找到它;例如:

>>> import string
>>> string.__file__
'/usr/lib/python2.5/string.pyc'

*。Pyc文件已编译，因此删除后面的'c'，并在您最喜欢的编辑器或文件查看器中打开未编译的*.py文件:

/usr/lib/python2.5/string.py

我发现这对于发现从给定API引发哪些异常等事情非常有用。这种细节在Python世界中很少有良好的文档。

我很惊讶居然没人提到帮助!

In [1]: def foo():
   ...:     "foo!"
   ...:

In [2]: help(foo)
Help on function foo in module __main__:

foo()
    foo!

Help让您阅读文档字符串并了解类可能具有的属性，这非常有用。

If you want to look inside a live object, then python's inspect module is a good answer. In general, it works for getting the source code of functions that are defined in a source file somewhere on disk. If you want to get the source of live functions and lambdas that were defined in the interpreter, you can use dill.source.getsource from dill. It also can get the code for from bound or unbound class methods and functions defined in curries... however, you might not be able to compile that code without the enclosing object's code.

>>> from dill.source import getsource
>>> 
>>> def add(x,y):
...   return x+y
... 
>>> squared = lambda x:x**2
>>> 
>>> print getsource(add)
def add(x,y):
  return x+y

>>> print getsource(squared)
squared = lambda x:x**2

>>> 
>>> class Foo(object):
...   def bar(self, x):
...     return x*x+x
... 
>>> f = Foo()
>>> 
>>> print getsource(f.bar)
def bar(self, x):
    return x*x+x

>>> 

有一个python代码库构建就是为了这个目的:inspect在python 2.7中介绍过

如果你对此感兴趣，可以看看objbrowser。它使用Python标准库中的inspect模块进行下面的对象内省。

尝试ppretty

from ppretty import ppretty


class A(object):
    s = 5

    def __init__(self):
        self._p = 8

    @property
    def foo(self):
        return range(10)


print ppretty(A(), indent='    ', depth=2, width=30, seq_length=6,
              show_protected=True, show_private=False, show_static=True,
              show_properties=True, show_address=True)

输出:

__main__.A at 0x1debd68L (
    _p = 8, 
    foo = [0, 1, 2, ..., 7, 8, 9], 
    s = 5
)

检查代码的两个好工具是:

IPython。一个允许你使用制表符完成检查的python终端。 使用PyDev插件的Eclipse。它有一个优秀的调试器，允许您在给定的位置中断，并通过浏览所有变量作为树来检查对象。您甚至可以使用嵌入式终端在该位置尝试编码或键入对象并按'。，让它为你提供代码提示。

Vars (obj)返回对象的属性。

import pprint

pprint.pprint(obj.__dict__)

or

pprint.pprint(vars(obj))

虽然其他人已经提到了pprint，但我想添加一些上下文。

pprint模块提供了任意“漂亮打印”的功能 形式的Python数据结构，该形式可用作 翻译。如果格式化的结构包含的对象不是 基本的Python类型，表示可能是不可加载的。这 如果对象，如文件，套接字，类，或 实例包括在内，以及许多其他内置对象 不能表示为Python常量。

对于具有PHP背景、正在寻找var_dump()替代品的开发人员来说，pprint可能非常需要。

带有dict属性的对象可以使用pprint()和vars()混合转储，它会为模块、类、实例等返回__dict__属性:

from pprint import pprint
pprint(vars(your_object))

所以，不需要循环。

要转储包含在全局或局部作用域中的所有变量，只需使用:

pprint(globals())
pprint(locals())

Locals()显示函数中定义的变量。 在其他用法中，将函数的对应名称作为字符串键访问也很有用:

locals()['foo']() # foo()
globals()['foo']() # foo()

类似地，使用dir()查看模块的内容或对象的属性。

还有更多。

尝试使用:

print(object.stringify())

其中object是要检查的对象的变量名。

这将打印出格式化良好的选项卡输出，显示对象中所有键和值的层次结构。

注意:这在python3中有效。不确定它是否适用于早期版本

更新:这并不适用于所有类型的对象。如果你遇到了这些类型之一(比如Request对象)，请使用以下类型之一:

dir(对象)

or

进口pprint 然后: pprint.pprint (object.__dict__)

如果你有兴趣查看对象myobj对应的函数的源代码，你可以输入iPython或Jupyter Notebook:

myobj ? ?

已经有很多好的提示了，但还没有提到最短和最简单的(不一定是最好的):

object?

在Python 3.8中，你可以使用__dict__. __dict__来打印对象的内容。例如,

class Person():
   pass

person = Person()

## set attributes
person.first = 'Oyinda'
person.last = 'David'

## to see the content of the object
print(person.__dict__)  

{"first": "Oyinda", "last": "David"}

如果您正在寻找一个稍微更微妙的解决方案，您可以尝试objprint。它的一个积极的方面是它可以处理嵌套对象。例如:

from objprint import objprint

class Position:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

class Player:
    def __init__(self):
        self.name = "Alice"
        self.age = 18
        self.items = ["axe", "armor"]
        self.coins = {"gold": 1, "silver": 33, "bronze": 57}
        self.position = Position(3, 5)

objprint(Player())

会打印出来

<Player
  .name = 'Alice',
  .age = 18,
  .items = ['axe', 'armor'],
  .coins = {'gold': 1, 'silver': 33, 'bronze': 57},
  .position = <Position
    .x = 3,
    .y = 5
  >
>

有一个很酷的工具叫objexplore。下面是一个简单的例子，关于如何在pandas数据框架上使用它的探索功能。

import pandas as pd
df=pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/heart.csv')

from objexplore import explore
explore(df)

将在你的shell中弹出以下内容: